마케팅에서의 AI 에이전트: 그 정의와 더 스마트한 여정의 구현을 지원하는 방법

AI가 최근에야 전면에 등장한 것처럼 보일 수 있지만, 사실 마케터들은 더 빠르게 일하고 더 스마트하게 확장하기 위해 오랫동안 유사한 자동화 도구에 의존해 왔습니다. 그러나 기술이 발전할 때마다 소비자 기대치도 함께 변화하며, 이를 따라잡기는 쉽지 않습니다. AI 에이전트, 즉 자율적으로 의사 결정을 내리는 시스템은 개별 고객 행동을 기반으로 메시지, 순간, 채널 전반에서 고객 참여를 최적화하고 개인화하며 실시간으로 대응함으로써 이를 지원할 수 있습니다.

AI 에이전트는 수동 실행에 대한 부담을 줄이고, 전략적 참여를 위한 새로운 가능성을 열어줍니다. 이들은 각 개인에게 가장 적합한 캠페인 결정을 스스로 내릴 수 있도록 하여, 마케터를 비즈니스의 전략적 지휘자로 격상시킵니다. 또한 Braze와 같은 플랫폼에 통합되면, 모든 단계에 인간의 지원과 가드레일이 내장된 상태로 신속하고 책임감 있게 작동할 수 있습니다.

목차

• 마케팅에서 AI 에이전트란 무엇인가?
• AI 에이전트의 작동 방식
• Braze에서의 AI 에이전트
• 마케터의 개입 및 통제권 유지
• AI 에이전트와 참여의 미래에 대한 최종 생각
• 마케팅에서의 AI 에이전트 FAQ

마케팅에서 AI 에이전트란 무엇인가?

AI 에이전트는 특정 목표 달성을 위해 자율적으로 의사 결정을 내리고 행동을 취하도록 설계된 지능형 소프트웨어 시스템입니다. 마케팅 맥락에서 이들은 데이터 평가, 인사이트 도출, 그리고 각 고객에게 가장 적합한 실시간 경험에 대한 의사 결정을 대규모로 수행하는 보이지 않는 운영자 역할을 합니다.

사전 정의된 여정을 따르는 기존 자동화와 달리, AI 에이전트는 학습하고 적응하여 각 개인에게 맞는 경험을 개인화합니다. 이들은 행동, 선호도, 강화 학습 모델을 기반으로 누구에게 참여를 유도할지, 언제 실행할지, 그리고 무엇을 전달할지를 결정합니다. 예를 들어, 무료 평가판 사용자를 프리미엄 구독자로 전환할 가능성이 가장 높은 크로스 채널 여정을 각 고객에게 설계하는 것을 떠올려 보십시오. Braze에서는 AI 에이전트를 각 개인에게 가장 잘 공감될 경험을 찾아내도록 돕는 의사 결정자로 보고 있습니다. 이들은 단순히 추론에 그치지 않고, 각 고객에게 가장 큰 영향을 줄 의사 결정을 내리는 데 기여합니다.

AI 에이전트의 작동 방식

분기 말까지 업셀을 극대화하려는 상황을 가정해 보겠습니다. 모든 고객에게 동일한 메시지를 보내거나, 여러 세그먼트에 서로 다른 몇 가지 버전을 만들어 보낼 수도 있습니다. 또는 에이전틱 AI를 활용하면, 각 사용자에게 전환으로 이어질 가능성이 가장 높은 메시지를 개인화해 보낼 수 있습니다.

AI 에이전트는 사용자 행동, 참여 이력, 예측 선호도와 같은 실시간 입력을 평가하고, 지금 이 순간 고객이 원하는 것에 맞춰 각 개인에게 메시지를 맞춤화할 수 있습니다. 마케터가 모든 단계를 일일이 관리할 필요가 없습니다. 고객 여정이 변화함에 따라 적응하는 시의적절하고 관련성 높은 커뮤니케이션만 있으면 됩니다.

실제로 이는 다음을 의미합니다.

• 캠페인 경험을 1:1 수준으로 개인화
• 목표 극대화를 위한 적절한 오퍼 발송
• 메시지 전달 채널과 빈도 결정
• 브랜드에 가장 중요한 목표 달성 추진

또한 AI 에이전트는 백그라운드에서 지속적으로 작동하기 때문에, 캠페인이나 여정 전반에 걸쳐 수천 건의 미세 조정을 대규모로 수행할 수 있으며, 수백만 개의 고객 터치포인트에서 의사 결정을 최적화합니다.

Braze에서의 AI 에이전트

AI 에이전트는 이미 마케터가 캠페인을 운영하는 방식을 재편하고 있습니다. 백그라운드에서 작동하며, 지속적인 인간의 감독 없이도 성과를 개선하는 수천 건의 작은 실시간 의사 결정을 내립니다.

다음은 Braze가 에이전트를 활용하는 주요 방식입니다.

AI 의사 결정을 통한 캠페인 전반의 개인화

AI 의사 결정은 브랜드의 기술 스택 상단에서 작동하는 두뇌 역할을 하며, 고객 데이터를 고객 생애주기 전반에 걸친 1:1 개인화로 전환합니다. Braze의 OfferFit은 AI 의사 결정 에이전트를 활용해 지속적인 학습, 실험, 그리고 대규모 1:1 개인화를 통해 선택한 비즈니스 지표를 극대화합니다. 어떻게 가능할까요? Braze의 OfferFit은 퍼스트파티 데이터를 활용해 개인별로 무엇이 전환을 유도하는지 이해하기 위한 고유한 고객 프로필을 생성한 다음, 발송 시간, 콘텐츠, 이미지, 채널을 지속적으로 실험해 각 개인에게 이상적인 조합을 찾아냅니다.

실험을 통해 AI 의사 결정 에이전트는 소비자 선호도나 구매 패턴의 변화에 실시간으로 지속적으로 학습하고 대응합니다. 이처럼 적응함으로써, Braze의 OfferFit은 그 과정에서 참여도, 전환율, 그리고 고객 생애 가치와 같은 실질적인 비즈니스 지표 향상을 지원합니다.

변화하는 고객에게도 맞춰 개인화된 경험 제공

마케터가 상위 수준의 가이드라인을 설정할 수 있도록 설계된 Project Catalyst(현재 베타)는 제목란, 메시지 톤, 오퍼, 채널 구성 등 고객 경험의 각 구성 요소에 대해 다양한 베리언트를 생성하고, AI 에이전트를 활용해 각 상호작용이 개인에게 공감되도록 경험을 개인화합니다.

OfferFit이 특정 비즈니스 지표의 전반적인 개선을 목표로 설계된 반면, Project Catalyst는 마케터 입력을 기반으로 에이전트가 개별화된 캠페인을 구축하도록 지원하는 데 초점을 둡니다.

Project Catalyst를 통해 마케터는 새로운 역동적인 방식으로 아웃리치를 실험하고 개인화할 수 있습니다. 예를 들어, 한 소매 브랜드가 이탈 위험 고객을 재참여시키려는 경우, Project Catalyst는 각 개인의 고유한 행동과 선호도를 기반으로 서로 다른 경험을 설계할 수 있습니다. 어떤 고객은 특정 오퍼가 포함된 유머러스한 이메일을 받을 수 있고, 다른 고객은 다른 인센티브가 포함된 설득력 있는 푸시 알림을 받을 수 있습니다. 이러한 수준의 맞춤화는 마케터가 정보에 기반한 조정을 수행하고 성과를 지속적으로 최적화할 수 있도록 지원합니다.

실험을 통한 경험 최적화

Braze Intelligent Selection은 메시지 베리언트를 분석하고 실시간 데이터를 기반으로 사용자 분포를 조정함으로써 반복 캠페인의 성과를 최적화하도록 설계되었습니다. Intelligent Selection은 가장 성과가 좋은 메시지를 더 많은 사용자에게 발송하고, 성과가 낮은 베리언트는 더 적은 오디언스에게 발송합니다. 이러한 동적 조정은 성과 차이를 고려하는 정교한 모델에 의해 구동되며, 우연에 의한 영향을 제거합니다.

Intelligent Selection을 통해 마케터는 캠페인 트래픽을 우수한 베리언트로로 점진적으로 이동시켜, 통계적 무결성을 훼손하지 않으면서 최고 성과 메시지의 도달 범위를 확대할 수 있습니다. 이 기능은 더 빈번한 테스트와 성과가 뛰어난 베리언트의 빠른 식별을 가능하게 합니다. 여러 차례 발송되는 캠페인에 이상적이며, Intelligent Selection은 초기 성과 데이터를 활용해 메시지를 효과적으로 최적화합니다.

마케터의 개입 및 통제권 유지

현대적 마케팅 플랫폼에서 AI 에이전트를 사용하는 것은 마케터가 통제력을 잃을 수 있다는 우려를 불러일으킬 수 있지만, 실제로는 그렇지 않습니다. AI 에이전트는 팀이 더 많은 시간과 명확성, 전략적 여유를 확보하도록 도와주며, 이를 통해 브랜드는 확장성을 유지하면서도 모든 마케팅 의사 결정에 대한 최종 권한을 계속 유지할 수 있습니다.

그렇기 때문에 가장 효과적인 AI 에이전트는 투명성과 가드레일이 내장된 형태로 설계됩니다. AI 에이전트는 마케터가 정의한 가드레일 내에서 작동하며, 사전 승인된 콘텐츠를 활용하고, 마케터가 지정한 채널, 매체, 파라미터만 사용합니다. 또한 에이전틱 AI는 AI 에이전트가 내릴 수 있는 의사 결정을 지속적으로 구성하고 미세 조정할 수 있도록 지원하는 인간 전문가 서비스와 함께 활용되어야 합니다.

이러한 균형—자동화와 책임의 결합—은 AI 에이전트가 마케터를 대체하지 않음을 의미합니다. 오히려 마케터를 해방시키고, 비즈니스의 전략적 지휘자로 격상시킵니다. 여전히 여정, 메시지, 전략을 결정하는 주체는 당신입니다. 에이전트는 당신의 입력을 바탕으로 각 고객에게 가장 공감될 가능성이 높은 경험을 제공하도록 돕습니다.

물론, 속도와 효율성만으로는 충분하지 않습니다. 마케팅에서의 책임 있는 AI란 투명성을 구축하고, 의사 결정을 브랜드 가치에 맞추며, 고객 기대가 변화함에 따라 마케터가 적응할 수 있는 도구를 제공하는 것을 의미합니다. 가장 강력한 AI 에이전트는 인간의 창의성을 대체하는 것이 아니라 이를 지원하는 존재입니다.

더 스마트한 고객 여정은 기계가 복잡성을 처리하고, 마케터가 장기적인 성장을 이끄는 전략에 집중할 때 실현됩니다.

AI 에이전트와 참여의 미래에 대한 최종 생각

AI 에이전트는 전략을 대체하는 것이 아니라, 대규모로 인사이트를 발굴하고 개인 수준의 개인화를 지원하는 의사 결정을 내림으로써 마케터의 업무 방식을 변화시키고 있습니다. 이들은 맥락, 의도, 예측을 기반으로 적절한 지점에서 개입하여, 팀이 반응하는 데 쓰는 시간을 줄이고 고객 경험

이러한 도구는 데이터 세트를 분석하고 수천 개의 터치포인트 전반에서 성과를 극대화하는 의사 결정을 내림으로써 브랜드가 고객과 보조를 맞추어 움직일 수 있도록 돕습니다. 이를 통해 마케터는 채널 전반에서 실시간으로 대응하고 적응할 수 있으며, 자동화된 느낌이 아닌 진정성 있는 순간을 만들어낼 수 있습니다. 또한 적절한 감독이 이루어질 경우, AI 에이전트는 마케터의 역량을 확장하는 수단이 됩니다

이러한 역량이 계속 발전하는 가운데에서도 한 가지는 변함이 없습니다. 가장 뛰어난 여정은 자동화와 의도를 균형 있게 결합한 여정으로, 속도·단순성·확장성에는 AI를, 목적·창의성·전략에는 사람을 활용하는 방식입니다.

미래 예측 진술

이 블로그 게시물에는 1995년 증권민사소송개혁법의 '세이프 하버' 조항의 의미 내에서 '미래 예측 진술'이 포함되어 있으며, 여기에는 Braze 에이전틱 AI 제품 및 기능의 개발, 성능, 예상 혜택에 관한 진술이 포함되지만 이에 국한되지 않습니다. 이러한 미래 예측 진술은 Braze의 현재 가정, 기대 및 신념을 기반으로 하며, 실제 결과, 실적 또는 성과가 미래 예측 진술에 표현되거나 암시된 미래의 결과, 실적 또는 성과와 실질적으로 다를 수 있는 상당한 위험, 불확실성, 상황의 변화를 수반할 수 있습니다. Braze의 실적에 영향을 미칠 수 있는 잠재적 요인에 대한 자세한 정보는 2025년 6월 6일에 미국 증권거래위원회에 제출한 2025년 4월 30일로 마감되는 회계 분기의 10-Q 양식 분기 보고서와 미국 증권거래위원회에 제출한 Braze의 기타 공개 서류에 포함되어 있습니다. 이 블로그 게시물에 포함된 미래 예측 진술은 이 블로그 게시물 작성일 현재의 Braze 견해만을 나타내며, Braze는 법률에서 요구하는 경우를 제외하고는 이러한 미래 예측 진술을 업데이트할 의무가 없으며 업데이트할 의도도 없습니다.